土压平衡盾构掘进的数学物理模型及各参数间关系研究

为保证开挖面稳定及控制地面沉降,土压平衡盾构掘进时必须合理匹配各施工参数。基于模型试验结果,推导土压平衡盾构的3个基本方程式,进而得到土压平衡盾构2个总平衡方程式,建立土压平衡盾构掘进的数理模型。在此基础上推导总推力、土仓压力、螺旋机转速、掘进速度间关系的数学表达式,利用盾构施工的现场数据验证关系式的正确性。利用现场掘进数据统计刀盘扭矩、刀盘转速、土仓压力间的经验关系式。这些关系对土压平衡盾构设计时的参数选择和匹配有重要的指导意义,可以应用于土压平衡盾构施工时的参数控制。土压平衡盾构掘进的连续性方程为土压平衡盾构掘进时的地面沉降控制提供了新的研究思路。     

盾构周围土压力的试验研究与数值模拟

建立大型盾构模拟试验平台和直径为φ1．8m的盾构机模型，在软土、砂土及砂砾土层中进行盾构模型的掘进试验，在试验中分别采用刀盘开口率为30％和70％的盾构模型进行模拟掘进。模型盾构掘进过程中，监测系统实时采集推力、土舱压力和刀盘扭矩等盾构推进的各种工作参数，重点对模型盾构周围土压力变化及刀盘开口率对土舱内外土压力的影响进行研究。另外，还研究2种不同刀盘开口率对于盾构的推力和刀盘扭矩的影响，并建立模拟盾构掘进的有限差分模型。该模型考虑刀盘开口率的影响，获得盾构周围土体中土压力的动态变化曲线，并将土压力的实测值和计算值进行比较。     

土压平衡盾构法施工参数的模型试验研究

由于受地质条件和施工工艺的限制,盾构掘削参数的变化难免会对地层产生扰动影响,往往由此而引发一系列的环境病害问题,故而有必要开展土体-盾构系统的基础试验研究。首先进行了盾构模型试验方案的设计,该方案包括直径0.4 m的土压平衡模型盾构、2.4 m×2.4 m×1.2 m的试验土箱、盾构工作驱动系统和数据采集系统等4部分;随后在软硬不同的模型土层中,进行盾构不同工作参数组合的掘削试验,得出一些有用的规律。     

隧道体外排水深埋中心水沟设计参数模型试验研究

隧道深埋中心水沟可有效减少富水地段仰拱高水压及其导致的隧底结构隆起问题。通过设计融合3D打印技术的隧道模型试验,探究了深埋水沟重要设计参数对隧道排水效能及结构安全性的影响规律,进一步地,给出深埋水沟重要设计参数的合理取值区间。研究结果表明：深埋水沟管径参数是影响隧道排水量、衬砌外水压力、结构位移的主导因素且存在阶段性影响规律,在0～0.8 m管径工况下,随着管径增长深埋水沟排水量增长明显,衬砌水压分布型式由“扇贝型”分布逐步转变为“桃型”分布,底部结构从整体显著隆起逐步转为轻微沉降状态,0.8～1.6 m管径工况下,随管径增长隧道排水总量、衬砌水压分布、底部结构位移维持基本稳定状态,兼顾其他控制因素,推荐类似工程中管径取值0.6～1.0 m;深埋水沟埋深参数并非是影响排水效能的主导因素,该参数选取时应从方便现场施工、保证排水效果、利于隧底稳定性等方面综合考虑。     

无功补偿电抗器在谐波条件下电磁力和磁致伸缩的仿真分析

为分析含有谐波电流的运行条件对无功补偿电抗器铁心部分磁致伸缩效应和绕组部分所受电磁力变化的影响,本文中作者以30kvar配网用无功补偿电抗器为例,进行了工频和谐波情况下的磁场分布和电磁受力求解分析。     

一种基于自具电源的智能无线电流温度传感器

电流互感器在电力行业中被广泛应用于电流的测量,也有部分场合用来给监测装置供电,但很少电流互感器既用来测量电流值,又当作电源来使用。基于自具电源的智能无线温度传感器采用开合式结构设计,首次将电流互感器既当作电源用,又用来测量线路的电流值。此外传感器还带有无线通信、测温、带电指示、故障指示和故障录波等功能。     

面向开关的复杂配电网可靠性评估简化模型

为简化复杂配电网的可靠性计算过程以及减少所要分析计算的元件数量,提出了一种面向开关的可靠性评估简化模型。首先依据开关属性及其在可靠性评估中的作用建立了开关因子模型,定义了配电网分级与分区的概念,建立了面向开关的复杂配电网可靠性评估模型。然后在分级分区的基础上建立了配电网简化网络拓扑,尝试了一种新的编号原则,提出了开关自动生成算法,从而完成了面向开关的复杂配电网可靠性评估简化模型的算法。对RBTS母线6计算的结果验证了所建模型的有效性。     

新型0~10kV连续可调便携式组合波发生器的研制

为了现场检测不同电压等级下电涌保护器(SPD)的冲击动作特性,本文设计出了一套新型0~10k V连续可调便携式组合波发生器。该装置采用了变频与倍压相结合的设计思路,引入了直流斩波、串联谐振以及倍压电路的优化等技术,具有重量轻、体积小和成本低等优势,可方便有效地对SPD进行现场性能测试,确保其安全可靠地运行。     

基于稀疏滤波的无线传感器网络数据融合

在无线传感无器网络中,为了提高数据融合算法的性能,设计了一种基于深度学习的二值化层叠稀疏滤波模型(BSSFM),BSSFM将若干稀疏滤波器层叠并对权值参数进行二值化从而能快速有效的提取高维数据特征,之后将BSSFM和分簇协议相结合提出数据融合算法BSSFMDA,BSSFMDA首先在汇聚节点逐层训练BSSFM并对网络分簇,簇节点利用BSSFM进行数据特征提取,之后簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和SOFMDA等算法相比,BSSFMDA在模型训练时间、特征提取速度、正确率以及节点能耗等方面的表现均更加优异。     

重量法快速测定磷矿石中氧化镁

介绍采用重量法快速测定磷矿中氧化镁质量分数的方法。铵盐分离干扰元素,利用磷酸二氢铵形成磷酸铵镁沉淀来计算氧化镁的质量分数。该方法重现性和准确度好,适用于磷矿中氧化镁含量的快速测定。